湖南益陽西門子PLC授權代理商

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西門子PLC（S7-200、S7-200 SMART、S7-300、S7-400、S7-1200、S7-1500、ET200S、ET200M、ET200SP）、觸摸屏、變頻器、工控機、電線電纜、儀器儀表等，產品選型、詢價、采購，敬請聯系，潯之漫智控技術(上海)有限公司

只有指甲蓋大小的電路板中包含有與功能相關的帶有各種連接銷的總線連接器。在一項非集成測試中，相關人員要對這些連接銷的焊接接頭進行X光檢測，以查看它們是否能正確地工作。那么，應該花費大約50萬歐元再購買一臺X光機嗎？

另一種方法則是利用人工智能技術。來自傳感器的數據經由全集成自動化（TIA）環境被傳輸至云端。TIA環境包含一個控制器和一臺邊緣設備。專家對基于人工智能和過程參數的算法進行訓練。該算法可以學習過程數據是如何反映焊接接頭質量的，并可以對在工廠中的邊緣應用里運行的一個模型進行控制。

B?nig解釋說：“該模型可以預測PCB上的焊接接頭是否存在故障。換言之，它可以判斷是否需要對PCB進行后階段的檢測。借助閉環分析，這些數據可以立即反饋到生產中?！?nbsp;

在PCB的生產過程中，一種由人工智能控制的模型能夠提供可靠信息，用來判斷相應PCB存在缺陷的可能性。

早期預警系統與預測性維護

閉環分析和工業邊緣技術也被應用在銑削中。由于銑削時產生的粉末，為Simatic產品分割PCB的銑床主軸并不會永遠都正常運行。但是，起初人們并不清楚問題的根源在哪里。就像在自動X光檢測技術中的應用一樣，西門子的專家可以利用邊緣計算和人工智能技術來實現預測性維護。

西門子團隊分離出了與非計劃性停機存在明顯關聯的兩組參數：銑床主軸的轉速以及驅動所需電流。這些數據被輸入一臺邊緣設備。在這臺設備中，一種已經預先被訓練好的算法可以識別出過程數據中存在的異常與停機時間之間的相互關系，并將其反饋至生產過程。 

來自西門子工業業務不同部門的專家攜手合作，共同推動EWA的數字化轉型。

Performance Insight應用程序讓使用者可以在基于云的開放式物聯網操作系統MindSphere上查詢結果?，F在，工廠運營人員可以提前12到36小時收到對可能出現的系統故障的提醒并據此采取相應措施。

但是，數據與異常情況等信息并非簡單地存儲在MindSphere中。為了讓獲得的結果越來越準確，算法必須被更好地訓練。EWA的物聯網專家Florian Meierhofer解釋說：“這正是在MindSphere中正在發生的事情。EWA中持續穩定且端到端的數字化環境保證了自動化、工業邊緣設備以及云計算之間必要的無縫交互?！?/p>

通過硬件中斷可以監控過程信號，并且可以觸發對信號變化的響應。數字量輸入模塊：根據具體參數設置，該模塊可在信號狀態變化的上升沿、下降沿或上升沿和下降沿上為每個通道組觸發硬件中斷。CPU 將中斷用戶程序或低優先級任務的處理，并處理相關診斷中斷塊 (OB 40)。信號模塊可以每個通道緩沖一個中斷。模擬量輸入模塊：通過設置上限值和下限值，可以定義工作范圍。模塊將數字化測量值與這些限值進行比較。若測量值違反其中任何一個限值，就會觸發硬件中斷。CPU 將中斷用戶程序或低優先級任務的處理，并處理相關診斷中斷塊 (OB 40)。若限值高于/低于過量程/欠量程值，則不進行進行比較。